Descripción: La segmentación semántica es el proceso de clasificar cada píxel en una imagen en una categoría específica, permitiendo así una comprensión más detallada del contenido visual. A diferencia de la clasificación de imágenes, que asigna una etiqueta a toda la imagen, la segmentación semántica proporciona una etiqueta para cada píxel, lo que permite identificar y diferenciar objetos y regiones dentro de la misma. Este enfoque es fundamental en aplicaciones de visión por computadora, ya que permite a las máquinas interpretar y analizar imágenes de manera más precisa. Utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje profundo, especialmente redes neuronales convolucionales (CNN), que son capaces de aprender características jerárquicas de las imágenes. La segmentación semántica se aplica en diversas áreas, desde la conducción autónoma, donde es crucial identificar caminos y obstáculos, hasta la medicina, donde se utiliza para segmentar tejidos y órganos en imágenes médicas. La precisión y la capacidad de generalización de los modelos de segmentación semántica han mejorado significativamente gracias a frameworks como TensorFlow y PyTorch, que facilitan la implementación de algoritmos complejos y el entrenamiento de modelos con grandes volúmenes de datos.
Historia: La segmentación semántica ha evolucionado desde los primeros métodos de procesamiento de imágenes en la década de 1970, pero su desarrollo moderno comenzó a tomar forma con el auge del aprendizaje profundo en la década de 2010. Un hito importante fue la introducción de la red Fully Convolutional Network (FCN) en 2015, que revolucionó la segmentación semántica al permitir que las redes neuronales convolucionales procesaran imágenes de entrada de cualquier tamaño y produjeran mapas de segmentación de salida de manera eficiente.
Usos: La segmentación semántica se utiliza en diversas aplicaciones, como la conducción autónoma, donde ayuda a identificar y clasificar objetos en la carretera, y en la medicina, para segmentar imágenes de resonancia magnética o tomografías computarizadas, facilitando el diagnóstico y tratamiento. También se aplica en la agricultura de precisión, donde se utilizan drones para segmentar cultivos y evaluar su salud.
Ejemplos: Un ejemplo de segmentación semántica es el uso de modelos como U-Net en imágenes médicas para segmentar tumores. Otro caso es el uso de DeepLab en la segmentación de escenas urbanas, donde se identifican diferentes elementos como edificios, vehículos y peatones.
